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迟滞Hammerstein非线性系统辨识与控制

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
符号第13-18页
第1章 绪论第18-30页
    1.1 论文研究的意义第18页
    1.2 论文研究的发展现状第18-26页
        1.2.1 迟滞控制系统的发展现状第18-25页
        1.2.2 Hammerstein控制系统的发展现状第25-26页
    1.3 存在的问题第26-27页
    1.4 研究内容与结构安排第27-30页
第2章 基于迟滞Preisach模型的Hammerstein系统盲辨识与混合控制第30-52页
    2.1 引言第30-31页
    2.2 问题描述第31-32页
    2.3 Hammerstein系统辨识第32-40页
        2.3.1 估计系统阶次n第33页
        2.3.2 G(z)分母的估计第33-35页
        2.3.3 G(z)分子的估计第35-36页
        2.3.4 Preisach迟滞模型的估计第36-40页
        2.3.5 Hammerstein系统辨识算法的实现第40页
    2.4 混合控制器设计第40-46页
        2.4.1 控制器设计第42-44页
        2.4.2 稳定性分析第44-46页
    2.5 仿真结果第46-49页
    2.6 本章小结第49-52页
第3章 基于迟滞P-I模型的Hammerstein系统自适应神经网络控制第52-70页
    3.1 引言第52-53页
    3.2 问题描述第53-54页
    3.3 高增益扩张观测器设计第54-56页
    3.4 自适应神经网络控制器设计第56-62页
        3.4.1 高阶神经网络第56-57页
        3.4.2 控制器设计第57-59页
        3.4.3 稳定性分析第59-62页
    3.5 仿真结果第62-68页
    3.6 本章小结第68-70页
第4章 基于迟滞Bouc-Wen模型的Hammerstein系统自适应模糊控制第70-86页
    4.1 引言第70-71页
    4.2 问题描述第71-74页
    4.3 高阶滑模观测器第74-75页
    4.4 自适应模糊逻辑控制器设计第75-79页
        4.4.1 模糊逻辑设计第75-76页
        4.4.2 控制器设计第76-77页
        4.4.3 稳定性分析第77-79页
    4.5 仿真结果第79-84页
    4.6 本章小结第84-86页
第5章 基于迟滞Backlash模型的Hammerstein系统规定性能自适应控制第86-100页
    5.1 引言第86-87页
    5.2 问题描述第87-88页
    5.3 控制器设计第88-95页
        5.3.1 误差转换第88-90页
        5.3.2 规定性能函数第90-92页
        5.3.3 控制器设计第92-95页
    5.4 仿真结果第95-99页
    5.5 本章小结第99-100页
第6章 迟滞Hammerstein系统辨识与控制在转台系统中的应用第100-114页
    6.1 转台伺服控制系统第100-102页
        6.1.1 总体结构第100-101页
        6.1.2 迟滞对转台伺服系统的影响第101-102页
    6.2 基于Preisach模型的转台伺服系统辨识与控制第102-107页
        6.2.1 转台伺服系统线性环节的辨识第102-104页
        6.2.2 Preisach迟滞模型的辨识第104-105页
        6.2.3 跟踪控制实验结果第105-107页
    6.3 基于P-I模型的转台伺服系统控制第107-112页
        6.3.1 基于P-I模型的转台伺服系统第107-108页
        6.3.2 自适应神经网络控制第108-109页
        6.3.3 非线性PID控制第109-110页
        6.3.4 实验结果分析第110-112页
    6.4 本章小结第112-114页
第7章 结论与展望第114-118页
    7.1 研究工作的总结第114-115页
    7.2 研究展望第115-118页
参考文献第118-142页
攻读博士学位期间发表与撰写的学术论文与研究成果第142-144页
致谢第144-146页
作者简介第146页

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